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41.
2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM2.5浓度与环境湿度(由露点温度、温度代表)对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下(相对湿度95%以上)的雾滴消光引起,与PM2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。   相似文献   
42.
通过对济南2013年12月—2018年2月PM2.5质量浓度数据分析得出,PM2.5质量浓度平均和最大值均为冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5质量浓度值1月和12月最高,8月最低;其质量浓度呈明显的逐年递减趋势。在不同风向上PM2.5质量浓度存在显著差异性,在N风向和ESE(盛行)风向上均出现了质量浓度较大值,一方面与污染物的异地输送有关,另一方面与济南的特殊地形有关。研究表明,无论污染源在山脉的背风侧还是迎风侧,都很容易导致高浓度污染;尤其在冬季,山脉地形还会加重逆温影响,使污染程度加重。通过相关性研究发现,冬季、春季和秋季,PM2.5质量浓度与相对湿度和平均总云量均呈正相关,与日照时数及其距平呈负相关;冬季,PM2.5质量浓度与平均气温及其距平以及最高、最低气温均呈正相关,与平均、最高、最低气压均呈负相关;春季和秋季,PM2.5质量浓度与气温距平值呈正相关;夏季和秋季,PM2.5质量浓度与日降水量呈负相关,而且随着雨强的增大,对PM2.5的洗消作用越显著。上述变量间相关性均通过了P≤0.01显著性检验。  相似文献   
43.
李毅  张立凤  臧增亮 《气象科学》2020,40(4):449-457
利用WRF-Chem大气化学模式,选择2015年12月中旬发生在我国的大范围空气污染过程,在采用同样化学方案条件下,针对模式中不同物理过程及其参数化方案开展了地面PM_(2.5)预报的敏感性试验。结果表明:该模式能较好展示此次PM_(2.5)污染的演变过程,与实况也较接近,但对青海经宁夏至内蒙的PM_(2.5)高值区出现了漏报现象,这可能是模式外边界未对污染物做更新所致。对地面PM_(2.5)的预报,各物理过程的敏感度不同,边界层(含近地面层)过程的影响要明显大于积云对流及微物理过程的影响,不同的参数化方案会造成不同的预报误差。边界层过程QNSE和与其配套的近地面层方案的组合是预报的较佳组合;而TEMF和与其配套的组合以及ACM2和Pleim-X的组合则不佳。合理的物理过程参数化方案有助于提高PM_(2.5)预报质量。模式预报对排放源也有适应过程,其Spin-up时间较气象要素长。  相似文献   
44.
应用WRF—Chem(Weather Research and Forecasting Model with Chemistry)模式模拟研究了2007年8月京津冀地区近地面O3、NO2、PM2.5浓度的时空变化特征,将模拟结果与观测数据进行详细对比,结果表明,模式可以较好地模拟O3、PM2.5,浓度的空间分布和时间变化特征,成功再现了8月33和PM2.5的几次积累增加过程,其中O,的模拟值与观测值的相关系数为0.69~0.86,PM2.5的相关系数为0.44~0.49,但模式对NO2的模拟相对较差,相关系数为0.27~0.43。北京、天津地区为O3月均低值区,月均体积浓度约30×10^-9,渤海及京津冀以西地区O3月平均体积浓度可达60×10^-9;PM2,呈现南高北低的分布特征,变化范围为120~240μg/m3。14时月平均03体积浓度在北京、天津地区低于周边地区,约为60×10^-9;而PM2.5质量浓度在环渤海地区和河北南部较高,为100~120μg/m^3。8月17日北京出现一次典型的高浓度O,污染事件,14时北京地区温度达到33℃,O3体积浓度为80×10^-9~110×10^-9。在局地排放、化学反应和外来输送的共同作用下,渤海西岸和北岸PM2.5的质量浓度超过120μg/m3,其中二次气溶胶质量浓度为50~100μg/m3,一次排放人为气溶胶质量浓度为10~20μg/m3,海盐质量浓度为1~7μg/m3,二次气溶胶是该地区PM2.5的主要贡献者。  相似文献   
45.
北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析   总被引:11,自引:1,他引:10  
利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。  相似文献   
46.
利用2010年6月至2011年5月鞍山大气成分观测站的能见度资料,统计分析能见度与PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度、风速、降水强度和气溶胶光学厚度等气象要素的相关性。结果表明:鞍山市能见度月均值从8月份开始呈上升趋势,11月份达到峰值后开始显著下降,2月份达到最低值,自3月开始又出现较大幅度增长,进入夏季后略有下降;PM2.5/PM10、PM1.0/PM10比值与能见度呈反相关,能见度增大,PM2.5/PM10、PM1.0/PM10比值减小,且PM1.0/PM10的减小趋势更大,说明影响能见度的颗粒物以细粒子为主。平均风速与能见度变化趋势基本一致,与PM2.5/PM10、PM1.0/PM10的变化趋势呈反相关。随着雨强的增大,降水日能见度平均值随之减小,降水前一日和后一日的能见度平均值均大于降水日,且降水前一日及后一日的能见度改变量及改变率的绝对值随着降水强度的增加而增加。波长指数的变化说明影响鞍山能见度变化的污染物粒子整体较稳定,能见度与AOD成明显的反相关。  相似文献   
47.
During a haze event in Baltimore, U.S.A. from July 6 to 8, 2002, smoke from forest fires in the Québec region (Canada), degraded air quality and impacted upon local climate, decreasing solar radiation and air temperature. The smoke particles in and above the atmospheric boundary layer (ABL) served as a tracer and provided a unique opportunity to investigate the ABL structure, especially entrainment. Elastic backscatter lidar measurements taken during the haze event distinctly reveal the downward sweeps (or wisps) of smoke-laden air from the free atmosphere into the ABL. Visualisations of mechanisms such as dry convection, the entrainment process, detrainment, coherent entrainment structures, and mixing inside the ABL, are presented. Thermals overshooting at the ABL top are shown to create disturbances in the form of gravity waves in the free atmosphere aloft, as evidenced by a corresponding ripple structure at the bottom of the smoke layer. Lidar data, aerosol ground-based measurements and supporting meteorological data are used to link free atmosphere, mixed-layer and ground-level aerosols. During the peak period of the haze event (July 7, 2002), the correlation between time series of elastic backscatter lidar data within the mixed layer and the scattering coefficient from a nephelometer at ground level was found to be high (R=0.96 for z =324 m, and R=0.89 for z=504 m). Ground-level aerosol concentration was at a maximum about 2 h after the smoke layer intersected with the growing ABL, confirming that the wisps do not initially reach the ground.  相似文献   
48.
中国北方典型沙尘天气特征研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
 根据API、风速、风向及相关气象数据初步研究了中国北方两次典型沙尘天气的天气特征。两次沙尘天气过程中极大风速大于7.2 m·s-1的气象站占88%。2005年4月27日极大风速超过17.2 m·s-1的气象站有31个,出现频率最高的风向为西西北,28日达到81个,风向为北风,极大风速高值区由内蒙古中东部向东北方向迅速扩大。2007年3月30日极大风速超过17.2 m·s-1的气象站有57个,31日达到68个,风向均为西西北,极大风速高值区分布较为稳定。受沙尘暴影响的地区API显著升高。2005年4月28日呼和浩特、大同、北京3个城市的API分别为418、500、500。2007年3月31日呼和浩特、赤峰、大同3个城市的API分别为500、500、423。对PM10与气象因子的相关性进行分析得出,沙尘暴期间,大气中可吸入颗粒物的浓度与风速存在显著的正相关关系,风速越高的地区,可吸入颗粒物的浓度越大。  相似文献   
49.
The objective of this study was to reconstruct light extinction coefficients (b ext ) according to chemical composition components of particulate matter up to 2.5 μm in size (PM 2.5 ). PM 2.5 samples were collected at the monitoring station of the South China of Institute of Environmental Science (SCIES, Guangzhou, China) during January 2010, and the online absorbing and scattering coefficients were obtained using an aethalometer and a nephelometer. The measured values of light absorption coefficient by particle (b ap ) and light scattering coefficient by particle (b sp ) significantly correlated (R 2 > 0.95) with values of b ap and b sp that were reconstructed using the Interagency Monitoring of Protected Visual Environments (IMPROVE) formula when RH was <70%. The measured b ext had a good correlation (R 2 > 0.83) with the calculated b ext under ambient RH conditions. The result of source apportionment of b ext showed that ammonium sulfate [(NH 4 ) 2 SO 4 ] was the largest contributor (35.0%) to b ext , followed by ammonium nitrate (NH 4 NO 3 , 22.9%), organic matter (16.1%), elemental carbon (11.8%), sea salt (4.7%), and nitrogen dioxide (NO 2 , 9.6%). To improve visibility in Guangzhou, the effective control of secondary particles like sulfates, nitrates, and ammonia should be given more attention in urban environmental management.  相似文献   
50.
《高原气象》2012,31(3)
为了提高沙尘模式的预报准确率,通过在区域天气数值模式GRAPEs(G10bal/RegionalAs-similationandPrEdictionSystem)的三维变分同化系统中增加沙尘浓度这一控制变量的方法建立了GRAPES-3DVAR-DusT沙尘同化系统。利用中国北方8个观测站提供的沙尘PM10数据和沙尘模式(GRAPEs-CUAcE/Dust系统)提供的背景场,对2008年2月29日-3月1日发生在中国北方的一次沙尘暴天气进行了控制试验和一次同化与间断同化的敏感性试验,结果表明:(1)引入该同化系统后,一次同化和间断同化试验模拟的地面沙尘浓度分布较未同化的控制试验结果更接近卫星监测,而间断同化的结果又好于一次同化;(2)一次同化试验与控制试验对单站PM10浓度的演变预报较差;(3)间断同化试验较准确地再现了单站PM10浓度的连续演变;(4)间断同化试验效果整体上优于一次同化试验。总体而言,引入沙尘同化系统在一定程度上可以提高沙尘模式对沙尘天气的预报准确率。  相似文献   
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